Tensorflow 非归一化日志概率

Question

我正在使用 Tensorflow 来创建一些概率。我正在尝试按照 tensorflow 中的文档估计未标准化的日志概率：

import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions

dist                  = tfd.Normal(loc=0., scale=3.)
sample                = dist.sample([3])
normalized_log_prob   = dist.log_prob(sample)
unnormalized_log_prob = dist.unnormalized_log_prob(sample)

尽管在 Tensorflow 文档中存在 unnormalized_log_prob，但我有这个错误：

AttributeError: 'Normal' object has no attribute 'unnormalized_log_prob'

我需要一种通用方法来获取非规范化日志概率，而不仅仅是Normal，因为我使用Normal 只是一个示例。

Answer 1

tfp.__version__ 告诉你什么？ unnormalized_log_prob 仅在最新的tensorflow-probability==0.13.0 和tfp-nightly 中。另外，请注意unnormalized_log_prob 目前几乎总是与log_prob 相同，除了JointDistributionPinned。